词汇速查

让计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务，如推理、学习、感知和语言理解。

使用多层神经网络从大量数据中自动学习特征表示，是当前 AI 能力突破的核心技术。

将词、句子或图像等高维离散信息压缩为稠密的低维向量，使语义相似的内容在向量空间中距离更近。

让计算机通过数据自动学习规律和模式，无需显式编程，是人工智能的核心方法论。

模拟生物神经元连接的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播训练，是深度学习的基础结构。

智能体通过与环境交互、获取奖励信号来学习最优策略，是训练游戏 AI、机器人和 LLM 对齐（RLHF）的核心范式。